Docker

主要用于环境搭建以及服务部署

基本命令

1.查看镜像

docker images  

2.查看容器

docker ps # 查看容器仅仅为查看运行状态的容器
docker ps -a # 查看所有状态的容器

3.退出容器

exit

4.删除镜像、容器

docker rm 镜像ID
docker rm 容器ID
docker rm -f 容器ID # 强制删除

5.下拉镜像

docker pull  镜像名称[:标签]
docker pull ubuntu:20.04 

6.构建容器

docker run [选项] 镜像名称[:标签] [命令]
docker run -it --name my-ubuntu ubuntu:20.04 /bin/bash

7.进入容器

docker exec -it 容器ID或容器名称 /bin/bash

8.容器封装为镜像

docker commit 容器id 新镜像的名称：新镜像的版本

9.本地文件传输到容器

docker cp 本地路径  容器id：容器路径

10.镜像导出压缩包

 docker save -o new_name.tar image_name

Docker 中挂载并使用本地 GPU

要在 Docker 中挂载并使用本地 GPU，需要满足特定条件并进行相应配置。以下是详细步骤：

前提条件

1. 本地主机需安装 NVIDIA 显卡 并配置好驱动
2. 安装 NVIDIA Container Toolkit（用于在容器中支持 GPU）

安装 NVIDIA Container Toolkit

1. 首先确保已安装 Docker Engine（略，可参考 Docker 官方文档）
2. 安装 NVIDIA 容器工具包：

# 添加 NVIDIA 源
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list# 安装工具包
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit# 重启 Docker 服务
sudo systemctl restart docker

运行支持 GPU 的容器

使用 --gpus 参数指定需要挂载的 GPU，常用命令格式：

使用所有 GPU

docker run --gpus all -it 镜像名称 命令

如果成功，会显示类似本地 nvidia-smi 的输出，表明容器已识别到 GPU。

Dockerfile

Dockerfile 是一个文本文件，包含一系列构建 Docker 镜像的指令。通过 Dockerfile，可以自动化、可重复地构建自定义镜像。

基本结构 指令+参数

FROM：指定基础镜像（必须是第一条指令）
WORKDIR：设置工作目录
COPY/ADD：复制文件到镜像
RUN：执行命令（构建时运行）
ENV：设置环境变量
EXPOSE：声明容器运行时监听的端口
CMD/ENTRYPOINT：指定容器启动时执行的命令

本地在dockerfile文件下进行构建镜像

通过dockerfile构建镜像，docker会自动搜索dockerfile文件，进行执行

# 格式：docker build -t 镜像名称[:标签] 构建上下文路径
docker build -t my-python-app:v1 .

本地在dockerfile文件下进行运行镜像

自动执行dockerfile里面的命令

docker run -name new_name_container my-python-app:v1

数据挂载

1.

docker volume create mydate # 构建数据卷类似于共享网盘

2.两种方式

docker run -it -rm -v ~/Downloads/data:/date  # 本机路径：容器路径
docker run -it -rm -v mydate:/app . # 容器路径，一般情况，容器消失之后会自动删除，所以需要保护数据安全，进行数据挂载，最好挂载在本地，数据相对安全。

Docker更换镜像源提高拉取速度

在国内，由于网络政策和限制，直接访问DockerHub速度很慢，尤其是在拉取大型镜像时。为了解决这个问题，常用的方法就是更换镜像源。

永久docker换源，提升下拉速度

1. 创建配置目录

首先需要创建一个配置目录，通常在/etc/docker下：

sudo mkdir -p /etc/docker

2. 修改daemon.json配置文件

需要在该目录下创建（或修改）daemon.json文件，并将镜像源地址写入文件。可以使用命令行直接输入配置：

打开daemon.json

sudo nano /etc/docker/daemon.json

添加换源内容

{"registry-mirrors": ["https://docker.m.daocloud.io","https://docker.imgdb.de","https://docker-0.unsee.tech","https://docker.hlmirror.com","https://docker.1ms.run","https://func.ink","https://lispy.org","https://docker.xiaogenban1993.com"]
}

3. 重启Docker服务

sudo systemctl daemon-reload && sudo systemctl restart docker

4.验证服务

sudo docker pull continuumio/anaconda3

进行验证下拉速度，确定换源是否成功